PyTorchモデルのプルーニングとは何ですか？

PyTorchモデルのプルーニングとは、ニューラルネットワーク内の不要なパラメータやニューロンを削除することで、モデルのサイズと計算量を減らすプロセスを指します。プルーニング技術はモデルを最適化し、推論速度を向上させ、モデルのメモリ使用量と消費電力を減らすのに役立ち、また、モデルのパラメータを削減することで汎化能力を向上させることができます。PyTorchでは、torch.nn.utils.pruneモジュールを使用して重みのプルーニングを行ったり、NNI（Neural Network Intelligence）のようなサードパーティーライブラリを使用して全体のネットワークをプルーニングしたりするためのいくつかのライブラリやツールが利用できます。